تحليل الانحدار الزمني باستخدام Statsmodels: استبدال خيار النافذة المتداولة في Pandas

في الآونة الأخيرة، شهدنا تحذيرًا مستقبليًا في مكتبة Pandas يفيد بأن وحدة pandas.stats.ols ستتم إزالتها في إصدارات مستقبلية. يتم توجيهنا إلى حزم خارجية مثل statsmodels لاستخدام الأمثلة المتقدمة في تحليل الانحدار. إذا كنت قد استخدمت سابقًا وظيفة rolling في أمر ols في Pandas، فإن التحول إلى استخدام Statsmodels يتطلب فهمًا دقيقًا للطريقة الجديدة.

باستخدام مكتبة statsmodels، يمكنك القيام بتحليل الانحدار بشكل متقدم ومرن. ومع ذلك، يجب أن تلاحظ أن statsmodels لا تقدم مباشرة وظيفة مدمجة لتنفيذ تحليل الانحدار بشكل متتالي عبر نافذة متداولة مماثلة لما كانت تقدمه Pandas.

لتحقيق ذلك في Statsmodels، يمكنك استخدام حلقة لتقسيم سلسلة البيانات إلى فترات متداولة ومن ثم تنفيذ تحليل الانحدار لكل فترة على حدة. على سبيل المثال:

pythonCopy code
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# استبدل series_1 و mmmm ببيانات السلسلة الزمنية والمتغيرات المستقلة الخاصة بك

window_size = 50
results_list = []

for i in range(len(series_1) - window_size + 1):
    y_subset = series_1[i:i+window_size]
    x_subset = mmmm[i:i+window_size]

    model = sm.OLS(y_subset, x_subset).fit()
    results_list.append(model.params)

# الآن يمكنك الوصول إلى نتائج تحليل الانحدار لكل فترة
for idx, params in enumerate(results_list):
    print(f"Parameters for Window {idx+1}: {params}")

يتيح لك هذا الكود إجراء تحليل الانحدار لكل نافذة متداولة وتخزين نتائجها في قائمة. يمكنك استخدام هذه النتائج لأي تحليل إضافي أو لعرض النتائج بالطريقة التي تناسب احتياجاتك.

يرجى مراجعة الوثائق الرسمية لـ statsmodels للمزيد من التفاصيل والأمثلة: http://www.statsmodels.org/stable/regression.html

تعد مكتبة statsmodels واحدة من المكتبات القوية في علم البيانات وتحليل الإحصاءات في لغة Python. توفر هذه المكتبة مجموعة واسعة من الأدوات لتنفيذ تحليل الانحدار والاختبارات الإحصائية وتحقيق العديد من النماذج الإحصائية المختلفة.

فيما يلي بعض المعلومات الإضافية حول statsmodels:

1. نماذج الانحدار:

   • توفر statsmodels نماذجًا لتحليل الانحدار الخطي والتحليل اللوجستي ونماذج الانحدار اللاخطي الأخرى.
   • يمكنك استخدام sm.OLS لتحليل الانحدار الخطي كما قمت بذكره في السياق السابق.

2. اختبارات الفرضيات:

   • توفر المكتبة أدوات لإجراء اختبارات الفرضيات مثل اختبار t واختبار F.

3. مقاييس الأداء:

   • تقدم statsmodels مقاييس لقياس أداء النماذج مثل مربعات الانحدار ومعامل الارتباط.

4. تحليل الانحدار بالتحويلات:

   • يمكنك تضمين التحويلات والتفاعلات في نماذج statsmodels لدراسة تأثيرات متغيرات محددة.

5. تحليل الانحدار ذو الفترات الزمنية:

   • على الرغم من عدم وجود وظيفة مدمجة لتحليل الانحدار ذي النوافذ المتداولة، يمكن استخدام الحلقات وتجزئة البيانات لتحقيق هذا الغرض.

6. دعم إحصائيات الاستفتاء:

   • تقدم statsmodels أدوات لتنفيذ الاستفتاءات الإحصائية مثل استفتاء بوتشيس-غرين.

7. وثائق مفصلة:

   • تحتوي statsmodels على وثائق مفصلة وأمثلة على الاستخدام على موقعها الرسمي: http://www.statsmodels.org/stable/index.html

باستخدام هذه الأدوات، يمكنك تنفيذ تحليلات إحصائية متقدمة وفحص فروضك بشكل فعال. يُفضل دائمًا مراجعة الوثائق الرسمية للاطلاع على أحدث المعلومات والأمثلة الخاصة بالاستخدام الفعّال لمكتبة statsmodels في مشروعك.